Artan rekabet nedeniyle, müşterilerin artık her zamankinden daha fazla alternatifi var. Yüksek kaliteli müşteri hizmetleri sunmak artık firmaların rekabetçi kalabilmek için yapabilecekleri en önemli şeylerden biri. Niyet sınıflandırmasında doğal dil anlayışından bir kavram kullanılır (NLU-doğal dil anlayışı). Araştırmalar gösteriyor ki:
- Tüketicilerin üçte biri sevdikleri bir markayı yalnızca bir olumsuz karşılaşmanın ardından terk etmektedir.
- İyi bir karşılaşmanın ardından tüketicilerin %70’i markayı arkadaşlarına öneriyor.
Doğal Dil İşleme’nin (NLP) bir dalı olan Doğal Dil Anlama’nın (NLU) amacı, kelimelerin gramerini ve bağlamını inceleyerek makinenin okuduğunu anlamasını geliştirmektir. İşletmeler, sohbet robotları ve kişiselleştirme gibi müşteri hizmetlerinde yapay zeka teknolojilerini kullanarak müşterilerini daha iyi anlayabilir ve müşteri deneyimini geliştirebilir.
Bu blogda niyet sınıflandırması ve kullanılan yöntemler örneklerle açıklanacaktır.
Niyet sınıflandırması nedir?
Amaç sınıflandırması, ifadeleri ne anlama geldiklerine göre gruplara ayırır. Anlam, konuşmacının ne demek istediğini gösterir. Uygulamanızda varsayılan sistem amaçlarını kullanabilir veya belirli görevler için özel amaçlar oluşturabilirsiniz (çoğu geliştirici uygulamalar için özel amaçlar oluşturur).
Örneğin, selamlaşmalar, anlaşmalar, anlaşmazlıklar, para transferleri, taksi siparişleri veya ihtiyaç duyabileceğiniz diğer her şey farklı niyet sınıflandırmalarına konulabilir.
Model her bir ifadeyi üç gruba ayırır: tekli, çoklu veya hiçbiri.
Amaçları sınıflandırmaya yönelik bir model oluşturmak için dosyanın amaçlar bölümünde eğitim örnekleri tanımlamanız gerekir. Belgeleri okuyarak nasıl yapılacağı hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Veri kümesi dosyasını uygulamaya bağlamayı unutmayın. Ayrıca, özel amaçların aynı zamanda sistem amaçlarıyla birlikte çalışabileceğini unutmayın.
Örneklerle niyet sınıflandırmasını kullanma yolları
Kelimeleri veya cümleleri belirli bir niyetle otomatik olarak ilişkilendirmek, makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi birleştiren niyet sınıflandırması ile elde edilir. Örneğin bir makine öğrenimi modeli, aşağıdaki gibi ifadeleri keşfedebilir “satın alma” veya “edinmek” satın alma niyeti ile sıklıkla bağlantılıdır.
Ancak öncelikle, niyet sınıflandırıcılarını eğitmek için genellikle eğitim verileri olarak bilinen metin örneklerine ihtiyaç vardır. Müşteri e-postalarını incelerken, aşağıdaki gibi etiketler alabilirsiniz:
- İlgilenen
- Bilgi İhtiyacı
- Abonelikten çık
- Yanlış Kişi
- E-posta Çıkışı
- Otomatik yanıt vb.
Etiketleriniz ayarlandığında, amaç sınıflandırıcınızı eğitmek için her etiket için ilgili metin örneklerini kullanmaya başlayabilirsiniz.
Örneğin: “Web sitesinde gördükten sonra bir şey satın almaya çalıştım, ancak nasıl başlayacağımdan emin değilim. Bana yardımcı olabilir misiniz?” İsterseniz bu e-postayı ilginç olarak işaretleyebilirsiniz.
Modele ne kadar çok örnek verirseniz, amaç sınıflandırıcınız o kadar akıllı olacaktır çünkü öğrenecek daha fazla bilgiye sahip olacaktır.
Niyet tespiti, metindeki tarihler, konumlar, firma adları ve kullanıcının niyetiyle bağlantılı diğer şeyler gibi belirli bilgileri bulmak için metin çıkarma ile birleştirilerek geliştirilebilir.
Örneğin, “Kanada’dan ABD’ye bir uçuş rezervasyonu yapmak istiyorum, ancak kartım reddedildi” mesajını alırsanız, bir niyet sınıflandırıcı bunu bir uçuş rezervasyonu yapma niyeti olarak sınıflandıracaktır. Bir metin çıkarıcı “Kanada” ve “ABD” varlıklarını çıkaracaktır.
Niyet sınıflandırmasının kullanışlılığı
İşletmeler, özellikle satış ve müşteri hizmetleri alanlarında müşterilerinin niyetlerini sınıflandırarak daha müşteri odaklı hale gelebilir. Niyet sınıflandırması, potansiyel müşterilere daha hızlı yanıt vermek, soruları ele almak ve kişiselleştirilmiş hizmet sunmak gibi birçok görev için çok önemli olabilir.
İşte daha ayrıntılı olarak birkaç avantaj:
-
Satış yapmak için her fırsatı değerlendirin.
Satın alma niyetlerini otomatik olarak tespit etmek, kuruluşların hızlı hareket etmesine ve müşteri adaylarını ödeme yapan müşterilere dönüştürmesine olanak tanıdığından satış ve müşteri hizmetleri için hayati önem taşır. Ekipler satın alma niyetlerine ne kadar hızlı yanıt verirse, sözleşme imzalama olasılıkları da o kadar artar.
Bazı müşteriler 6 saat içinde yanıt verilmesini talep etmektedir. Bir Facebook kullanıcısının ürün stok durumunu sorduğunu varsayalım. Bir amaç sınıflandırıcı ile, ilgilenen bir müşteriyi hızlı bir şekilde belirleyebilir ve satışları artırmak için onlarla iletişime geçebilirsiniz.
-
Genişledikçe ölçeklendirin
Firmalar veri bombardımanına tutulduğunda bile, niyet sınıflandırıcılar potansiyel müşterileri belirleyebilir ve sorgularını satış personeline yönlendirebilir. Makineler insanlardan daha hızlı çalışır, durmaksızın çalışır ve yorulmaz, bu nedenle hiçbir satışı kaçırmazlar.
-
Güvenilir standartlar
Makineler verileri işlemek için her zaman aynı ayarları ve kriterleri kullanır. Ölçümlerdeki tutarlılık, tüm tüketici niyetlerinin aynı standartlar, protokoller ve algoritmalar altında incelenmesini sağlar. Hataları azaltır ve veri doğruluğunu artırır.
-
Satış dönüşümlerini artırın
Bir pazarlama kampanyası başlatmak ve müşteri etkileşimleri almak, yüksek niyetli alıcıları belirlemek ve onlarla hemen etkileşime geçmek için niyet sınıflandırıcıları kullanabilir. Böylece dönüşüm oranlarınız tavan yapar.
-
Satış kampanyası analizleri
Satış ve pazarlama faaliyetlerinizde otomatik olarak tanınan açık niyet ile dönüşüm oranları, ilgilenen müşteriler, üst satış potansiyelleri ve daha fazlasına ilişkin geçerli verilere dayalı raporları hızlı bir şekilde oluşturabilirsiniz.
Sonuç
Potansiyel müşterileri müşteriye dönüştürmek istiyorsanız niyet sınıflandırması en iyi dostunuz olabilir. Yapay zekayı avantajınıza kullanarak, kullanıcılarınız ve potansiyel müşterileriniz arasındaki birçok etkileşime bakabilir ve her birinin ne hakkında olduğunu otomatik olarak anlayabilirsiniz.
Bu görevi otomatikleştirir otomatikleştirmez hemen harekete geçebilir ve nitelikli potansiyel müşterilerle iletişime geçebilirsiniz. Amaç sınıflandırmanın müşteri verilerinizi sıralamanıza nasıl yardımcı olabileceğini görmek istiyorsanız, bir demo talep edebilirsiniz; ekibimiz başlamanıza yardımcı olacaktır.
Basit bir anket yazılımından daha fazlasını arıyorsanız QuestionPro mükemmel bir alternatiftir. Anketlerinizi alacaklar ve böylece bilgi toplamaya başlayabileceksiniz. Araştırma için ihtiyacınız olan tüm kaynakları QuestionPro’da bulabilirsiniz.
